Ranjan 氏は Apica の最高製品および技術責任者です。
すべてのテクノロジーと同様に、データ管理も進化しています。成功している企業はデータを効率的に管理することに努めており、今日ではクラウドネイティブ テクノロジーの導入も含めたデジタル変革に多くの焦点が当てられています。
しかし、ハーバード ビジネス レビューが説明しているように、「デジタル トランスフォーメーションが当初の目的を達成できない割合は 70% から 95% の範囲で、平均は 87.5% です。」これらのテクノロジーを導入することで組織は適応し、拡張できると多くの人が考えていますが、多くの組織のテクノロジー スタックには依然としてレガシー システムが存在しており、それらを撤去して置き換えることは経済的にも実用的にも意味がありません。また、これらのレガシー システムの一部に存在するデータについても忘れてはなりません。
レガシー システムの使用とデジタル テクノロジー ソリューションの導入には、バランスを取る必要があります。また、企業は従来のレガシー データ管理システムから最新のアプローチに移行するときに、適切なプロセスに従う必要があります。
Statista によると、毎日約 3 億 2,877 万テラバイトのデータが作成されています。さらに、AI などの新しいテクノロジーや IoT の普及により、最近生成されるデジタル情報の量は劇的に増加しています。毎日データを収集して送信する数十億のデバイスが AI アルゴリズムを使用しているため、この豊富なデータは正確で効率的な AI モデルの構築に不可欠です。
過去 22 年間にわたるアナログからデジタル時代への世界的な移行により、企業はデジタル変革にますます重点を置くようになりました。デジタル変革は生き残るために必要であり、コストとリソースを節約するために不可欠ですが、この移行により、組織は古いものと新しいもののバランスを取ろうとするため、複雑さがさらに増します。
新しいテクノロジーとデジタル変革だけに焦点を当て、レガシー システムを無視することは、レガシーから最新のデータ管理への移行という方程式の重要な部分を忘れることになります。このデジタル変革を行う際には、何が残されるかについて考えることが不可欠です。
レガシー システムと最新のデジタル テクノロジーの統合は、軽視したり、急いで進めたりするのではなく、イノベーションと効率化に向けた真の変革の道筋を設定するために、レガシー (システム/アプリケーション/データ ソース) に対する慎重なアプローチが必要です。たとえば、可観測性ツールは、組織がレガシー システムのデータを追跡しながらシームレスに移行するのに役立ちます。
変化は常に課題をもたらしますが、従来のデータ管理から最新のデータ管理への移行も例外ではありません。企業がこの過程で直面する主な課題は、リスク、コスト、成長の 3 つです。
レガシー システムを無視すると、セキュリティの脆弱性、コンプライアンスの問題、機能の制限、経費の増加、生産性の低下、データ サイロ、相互運用性の問題、イノベーションの機会損失など、さまざまな脅威や危険にさらされる可能性があります。
上記のリスクを回避するには、新しいテクノロジーを統合しながら、レガシー システムを運用し続ける必要があります。
最新のデータ管理に対する迅速な「削除と置き換え」アプローチのアイデアは魅力的に思えるかもしれませんが、効果がなく、コストがかかりすぎます。
移行を成功させるには、予算と費用対効果の分析を行う際に複数の要素を考慮する必要があります。コストに関する懸念には、新しいツールへの初期投資や、従来のシステムから新しいプラットフォームへのデータ転送に関連する移行コストなどが含まれます。
さらに、既存のインフラストラクチャにデータを統合するには、時間と資金が必要になる場合があります。この移行中に予測する必要がある最も重要なことの 1 つは、予期しないコストが発生する可能性があることです。
新しいデータ管理ツールを購入するときは、積極的に考えることが重要です。
将来を予測することは不可能ですが、組織の成長と時間の経過とともに変化するニーズに対応できる最新のテクノロジーを選択することが重要です。前述のように、企業はデータの膨大な増加に直面しており、最新のソリューションはデータの流入に対応できなければなりません。
また、さまざまなデータ ソース間でシームレスな統合と相互運用性も必要です。レガシー システムから最新のアプリケーション パフォーマンス監視、可観測性、データ管理への移行全体を通じて、これらのスケーラビリティと成長の課題に対処することは「必須」です。そうして初めて、組織はデータを効果的に活用して、分析、レポート、意思決定をサポートできるようになります。
従来のデータ管理から最新のデータ管理への移行について議論する場合、AI について触れずには不十分です。他のあらゆる技術分野と同様に、AI もデータ管理で役割を果たしています。
AI は私たちの生活のほとんどの分野に変革をもたらす力を持っていますが、同時により多くのデータを生み出し、データ管理の問題をさらに悪化させています。AI を現代のデータ管理システムに統合することで、有利な結果も得られることを認識する必要があります。
AI は、機械学習を使用してデータセットをクリーンアップおよび標準化することでデータの品質を向上させる可能性があり、また、AI アルゴリズムを使用してデータ内の傾向を分類および識別することで、データ分析の強化にも役立ちます。
しかし、疑問は残ります。AI によって生じる追加のストレージ要件とその他のデジタル データすべてをどうすればよいのでしょうか。このすべてのデータを低コストかつ効率的に管理するにはどうすればよいのでしょうか。まだすべての答えは出ていませんが、私たちはこの問題について真剣に考えており、解決策に向けて引き続き取り組んでいきます。
すべての新しいアイデアには誇大宣伝サイクルがあります。その熱狂がついに現実に変わるとき、未来を切り開く鍵は古いものと新しいもののコラボレーションにあります。
最新かつ最高のテクノロジーに興奮するのは当然ですが、既存のレガシー データとシステムを忘れてはなりません。組織は、途中で起こり得る課題を認識しながら、バランスの取れたアプローチを取る必要があります。
レガシーから最新のデータ管理への移行は、正しく行えばストレスを感じる必要はありません。可観測性を活用し、レガシー システムと最新のテクノロジーの統合を優先し、上記の課題を考慮することで、組織はイノベーションと効率の両方を推進し、その過程でデータが失われないようにすることができます。
Forbes Technology Council は、世界クラスの CIO、CTO、テクノロジー エグゼクティブ向けの招待制コミュニティです。私は参加資格がありますか?
